Wat is DBT en hoe combineert het met ML?

DBT (Data Build Tool) is een hulpmiddel voor het transformeren van gegevens binnen het ETL/ELT-proces, waarmee je SQL-code kunt schrijven om gegevens voor te bereiden en op te schonen in datawarehouses.

In de context van machine learning helpt DBT bij het creëren van schone, gestructureerde en gecontroleerde datasets, die vervolgens worden gebruikt voor het trainen van modellen. Op deze manier zorgt DBT voor een betrouwbare en reproduceerbare gegevensvoorbereiding, wat cruciaal is voor de kwaliteit van ML-processen.

Voorbeeld van gebruik: eerst worden met DBT tabellen met kenmerken (feature engineering) gemaakt, en vervolgens worden deze tabellen aan ML-modellen gevoed.